Integration & Distributed Systems Engineer - Cognitive Twin (Mensch)

• Ein Hochschulabschluss (Bachelor oder Master) in Informatik, Robotik, Elektrotechnik oder einem verwandten Feld - oder gleichwertige praktische Erfahrung.
• Mehrjährige relevante Erfahrung im Design und Betrieb verteilter Echtzeitsysteme und APIs/SDKs, mit nachweisbarer Erfahrung darin, Forschungs-/Prototypen-Code zu produktionsreifen Services zu härten.
• Starkes modernes C++ (C++17), Python für Tooling; produktionsreifer, getesteter Code.
• Ein solides Verständnis von Inter-Process-Communication, Netzwerktechnik (TCP/IP) und Echtzeitanforderungen.
• Erfahrung mit Robotik-Middleware (ROS 2 Humble, Fast DDS) und durchsatzstarkem Transport (gRPC/Protobuf), sowie schemabasierter Serialisierung und Codegenerierung (binäre Schemata wie Protobuf) und Multi-Language-SDK-Generierung.
• Erfahrung mit Echtzeit-Streaming (WebRTC, WebSockets).
• Sicherer Umgang mit containerisiertem Deployment und Orchestrierung (Docker, Kubernetes, Linux).
• Praktische Vertrautheit mit modernen Web-Entwicklungstechnologien (TypeScript und einem Framework wie React) und wie diese die API konsumieren.
• Vertrautheit mit KI-Coding-Tools (z. B. Claude Code, Cursor, Copilot) und agentenbasierter Orchestrierung für die Entwicklung.
• Von Vorteil: gRPC-Web/Envoy; CI/CD und Release Engineering für verteilte Services; vorherige Erfahrung in der Entwicklung von Software für reale Roboter, von Regelkreisen bis zu Gerätetreibern und Middleware; Open-Source-Beiträge im Bereich Robotik/Middleware.
• Eine Produktentwicklungs-Mentalität - dir ist es wichtig, echten Mehrwert für Nutzer zu liefern, und du passt dich flexibel an sich ändernde Produktanforderungen an.
• Teamgeist, eine strukturierte Arbeitsweise und klare technische Kommunikation. Verhandlungssicheres Englisch; Deutsch von Vorteil.

Bei NEURA Robotics bauen wir kognitive Roboter und das Neuraverse - das vernetzte Ökosystem, in dem Roboter, ihre Skills und die Entwickler, die sie bauen, zusammenkommen. Der Cognitive Twin ist die einheitliche Umgebung, in der wir robotische Anwendungen entwerfen, ihre Daten in Echtzeit visualisieren und sie über virtuelle und reale Roboter hinweg simulieren und ausführen - sodass eine Anwendung in der Simulation gebaut und validiert werden kann, lange bevor sie auf echter Hardware läuft.

Ein Twin ist nur so nützlich wie die Verbindungen, die ihn mit der realen Welt synchron halten. Du verantwortest die API-first-Architektur und die verteilte Kommunikationsschicht des Twins - den Transport, den bidirektionalen Echtzeit-Sync-Loop und die symmetrische Steuerungsebene, die dafür sorgt, dass sich die Ansteuerung eines virtuellen und eines physischen Roboters identisch verhält.

Deine Mission & Herausforderungen

Transport & Echtzeit-Sync: Du entwirfst den Transport - gRPC/Protobuf-Microservices, kompakte binäre Echtzeit-Frames und WebRTC-Medien-/Datenstreaming - sowie den latenzarmen, durchsatzstarken bidirektionalen Telemetrie-Sync-Loop zwischen Live-Flotten und dem Twin.

Symmetrische Steuerungsebene: Du baust und pflegst einen einzigen Command-Pfad, sodass dieselben Steuerbefehle virtuelle und reale Ziele identisch ansteuern - auch unter Last konsistent.

Konnektivität: Du baust die Konnektoren und Echtzeit-Verbindungen, die den Twin und seinen Simulator mit den umliegenden Robotern, Controllern und Diensten synchron halten - einschließlich Device-Data-Ingestion (Fast DDS) - bei durchgängig niedriger Latenz.

API-first-Architektur & SDKs: Du entwirfst und verantwortest die querschnittliche API-/SDK-Schicht, auf der jeder Bereich aufbaut, und generierst sprachagnostische SDKs aus dem Scene-Definition-Format, damit sich die Twin-Engine nahtlos in externe Entwicklerumgebungen einbetten lässt.

Robustheit verteilter Systeme: Du legst Deployment-Standards fest - Service-Grenzen, Backpressure, Failure- und Reconnection-Semantik -, instrumentierst den Transport für Latenz und Durchsatz und härtest Services unter Last.

Contracts & Kompatibilität: Du verantwortest das binäre Datenaustausch-Schema und das Scene-Definition-Format als gemeinsame Grenze zwischen Frontend, SDKs und Simulations-Backend, sowie die SDK-Ergonomie, das Auth-Modell für programmatischen Zugriff und die Backward-Compatibility-Policy.